◎◎首都机场大巴最新路线时刻表◎◎


2006-12-11

信人: Flark (笑面人生--小36), 信区: TrafficInfo
标  题: ◎◎首都机场大巴最新路线时刻表◎◎
发信站: BBS 水木清华站 (Thu Dec 30 22:32:39 2004), 站内

从清华去机场最近的应该就是最新开通的五线,发车地点就在新东方总部斜对面的停车场。

一线:西单(民航营业大厦) -> 东直门桥东50米 -> 京信大厦西门 -> 首都机场
        市内至机场——首班车6:00,末班车19:30。  15分钟一班
        机场至市内——首班车8:00,末班车22:30。  30分钟一班

二线:公主坟(新兴宾馆)->友谊宾馆北门 ->北太平庄路口东50米->安贞大厦->首都机场
        市内至机场——首班车6:00,末班车19:30。  15分钟一班
        机场至市内——首班车8:00,末班车22:00。  30分钟一班

三线:北京站口 -> 东直门桥东50米 -> 京信大厦西门 -> 首都机场
        市内至机场——首班车6:00,末班车19:30。  15分钟一班
        机场至市内——首班车8:00,末班车22:30。  30分钟一班

四线:方庄 -> 大北窑(南航大酒店)-> 首都机场
        市内至机场——首班车6:00,末班车19:30。  15分钟一班
        机场至市内——首班车8:00,末班车22:30。  30分钟一班

五线:中关村二桥 -> 北航北门 -> 惠新西街 -> 惠新东街 -> 首都机场
        市内至机场——首班车7:00,末班车19:30。  30分钟一班
        机场至市内——首班车8:30,末班车21:30。  30分钟一班


夜班线:首都机场->三元桥->渔阳饭店->东大桥->朝阳门->雅宝路->北京站口->西单
        市内至机场——无
        机场至市内——首班车23:00,末班车至最后航班。  30分钟一班

------以上6条线票价16元------

天津--北京首都国际机场--天津
 
* 北京首都机场返程时间:早第一班9:00开始至晚22:00,每30分钟一 班
  乘车地点:11号出港口停车场

* 天津发车时间:
  第一班 早5:00 第二班 5:40 第三班 6:30   以后每半小时发一班车
  乘车地点:南京路与山西路交口 

查询电话:64594375/4376

 

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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